Population étudiée	Sujets malades (tous les patients d’une étude pronostique sont forcément malades ++)
Objectifs	Objectif est de montrer qu’un facteur donné prédit le devenir des patients, c’est-à-dire qu’il est associé à un risque plus élevé de présenter le critère de jugement (qui peut être "positif", comme la guérison, ou "négatif", comme le décès)
Objectifs (4)	- Adapter la décision thérapeutique/surveillance/information au patient

Définir des groupes homogènes de pronostic pour les scores ou stadifications (utilisés dans des études ultérieures)
Amélioration la planification des futures études cliniques
Compréhension de l'histoire naturelle et de la physiopathologie Mais contrairement aux études étiologiques, on ne cherche pas à montrer un lien causal ❌, le but est d’identifier des facteurs associés à un bon ou à un mauvais pronostic afin de pouvoir informer le patient et d’orienter la prise en charge en fonction de ce facteur | | FP vs FR | - Facteur de risque : associé à la survenue d'une maladie et non à son evolution
Facteur pronostique : associés (statistiquement) à l'évolution d’une maladie mais pas nécessairement de lien de causalité | | Design idéal | Cohorte pronostique prospective (observationnelle et explicative/comparative = analytique) | | Réflèxes | - Suivi (durée et perdus de vue)
Évaluation du critère de jugement
Prise en compte des facteurs de confusion : analyse multivariée |
Types d'étude utilisé ⭐️
Biais dans les études pronostiques

Méthodologies des cohortes pronostiques

Hormis quelques spécificités, la méthodologie est celle des études épidémiologiques analytiques de cohortes

Critères de jugement d’une cohorte pronostique - Choix des facteurs pronostiques
Inclusion et Recrutement des patients
Suivi d’une cohorte pronostique
Analyse des données d’une cohorte pronostique
Notion de « score pronostique » et de « cohorte de validation »
Modèles d’analyse multivariée utilisés en fonction de l’événement étudié en étude pronostique